Description: Das thematische Modul 1 'Stoffliche Belastungen' beschäftigt sich mit a) der Identifizierung von Eintragsquellen, b) der Eliminierung und Bilanzierung von Schadstoffen, c) dem Einfluss der Gewässerstrukturgüte auf den Schadstoffrückhalt sowie d) der Korrelation stofflicher Belastungen mit biologischen Effekten innerhalb des Einzugsgebiets der Nidda. Dazu werden zur Bestimmung der ausgewählten Nidda-relevanten Schadstoffe in Wasser, Schwebstoffen, Sedimenten und Biota Analyseverfahren mittels LC-MS/MS und GC-MS/MS entwickelt und optimiert sowie innovative Methoden der Non-Target-Analytik eingesetzt. Die Aufgaben der BfG teilen sich in vier Arbeitspakete (APs) auf. In AP 1 werden geeignete Leitsubstanzen zur Identifizierung der Schadstoffquellen und der im Gewässer ablaufenden Prozesse ermittelt. Zusätzlich erfolgt eine Optimierung der Non-Target-Analytik mit dem Ziel der Identifizierung von unbekannten Kontaminanten in der Nidda. In AP 2 werden die relevanten Eintragsquellen durch den Nachweis Quellen-spezifischer Leitsubstanzen sowie einer statistischen Auswertung der Non-Target-Daten identifiziert. AP 3 untersucht, inwieweit Renaturierungsmaßnahmen den chemischen Zustand eines Fließgewässers positiv beeinflussen. Dazu werden Probenahmekampagnen entlang von Flussabschnitten mit unterschiedlicher Strukturgüte durchführt. Die Auswirkung der Revitalisierungsmaßnahmen auf den Rückhalt sorptiver Stoffe wird durch die Analyse von Schwebstoffen und Sedimenten überprüft. In AP 4 wird der Zusammenhang zwischen der stofflichen Belastung und biologischen Effekten ermittelt. Hierzu werden unter Anwendung multivariater Statistik in biologisch auffälligen Proben die gemessenen Effekte mit dem Vorkommen von bekannten Substanzen sowie unbekannten Verbindungen aus der Non-Target-Analytik korreliert. Zusätzlich werden über Effekt-dirigierte Analytik in ausgewählten Proben die für die biologischen Effekte verantwortlichen Substanzen identifiziert.
Types:
SupportProgram
Tags:
Nidda
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Biologische Wirkung
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Fließgewässer
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Flusssediment
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Schadstoffbelastung
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Schadstoffwirkung
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Schwebstoff
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GC-MS
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Renaturierung
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Sedimentanalyse
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Gewässerstruktur
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Non-Target Screening
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Gewässerstrukturgüte
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Chemischer Zustand
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Analyseverfahren
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Bestimmungsmethode
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Erfolgskontrolle
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Einzugsgebiet
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Gewässerqualität
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Gewässerzustand
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Hydrochemie
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Revitalisierung
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Schadstoffimmobilisierung
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Statistische Analyse
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Gewässerorganismen
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Wasserprobe
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Wassergefährdende Stoffe
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Wasseruntersuchung
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Wirkungsanalyse
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Sediment
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Statistische Daten
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Flussgebietsmanagement
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Schadstoffverhalten
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Schadstoff
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Nachhaltige Bewirtschaftung
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Schadstoffquelle
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Klassifikation
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Schadstoffbeseitigung
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Wasserwirtschaft
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Probenahme
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Schadstoffminderung
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Korrelationsanalyse
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Schadstoffnachweis
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Region:
Rheinland-Pfalz
Bounding boxes:
7.5° .. 7.5° x 49.66667° .. 49.66667°
License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2015-05-01 - 2018-04-30
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: ReWaM - Composite project NiddaMan: Development of a sustainable water resources management using the example of the Nidda catchment; Sub project 3
Description: Numerous conflicts of use characterise the Nidda catchment in the German state of Hesse, making it in many ways representative of rivers in central Europe. The joint project NiddaMan will focus on developing a computer model for water managers, using the example of the Nidda catchment. The model is intended to support decision-makers both with designing and implementing measures for more sustainable water resources- and catchment management. To achieve these objectives, research work will be carried out in six priority areas. These include developing new methods for monitoring trace substances and evaluating their suitability to serve as lead substances for defined groups of chemicals which represent a risk factor for the chemical water quality. Major stressors on biodiversity will be identified with biological tests in the laboratory and in the field. The development of sustainable water resources management strategies also factor in insights from socio-ecological research. Another project priority area addresses the development of technical measures and adaptation strategies to reduce the emission of problematic substances resulting from wastewater effluents into the aquatic environment. Modelling pollution discharge and water quality while considering demographic and climate change scenarios will tackle important future societal issues. By combining the respective insights, assessments and concepts, an integrated information- and management system can be set up.
Goals: The overall objective of NiddaMan is to develop a web-based information- and management system (NiddaPro) for water authorities. The intelligent system solution is intended to form the foundation for more sustainable water resources management of riverine systems, using the catchment of the river Nidda as an example. The model will give water managers responsible for decision-making a basis for planning and implementing measures for sustainable water resources- and catchment management - with a particular focus on transdisciplinary concepts and action strategies. The partners thus aim to improve communication and collaboration between scientists, water management practitioners and the general public.
Model region: With a length of 89.7 kilometres and a catchment area of 1,942 km2, the Nidda is one of the key rivers in the German state of Hesse. The Nidda is characterised by agricultural and industrial use, inadequate water structures, high pollution, settlement activity, a poor ecological status, and flood risk in the catchment area.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1057551
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